ML.NET 3.0 : Microsoft met à niveau son framework multiplateforme pour améliorer l'efficacité du deep learning et de l'IA

Microsoft a annoncé le lancement du framework d'apprentissage automatique multiplateforme ML.NET 3.0 le 29 novembre. Cette mise à jour améliore principalement la fonction d'apprentissage en profondeur, améliore les capacités de traitement des données de ML.NET et ajoute des fonctions telles que la technologie de formation accélérée Intel oneDAL et l'apprentissage automatique automatique

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Ce site a remarqué que ML.NET 3.0 fournit un certain nombre de fonctions d'apprentissage en profondeur, notamment la « détection d'objets », la « reconnaissance d'entités nommées » et le « traitement des questions et réponses ».

Parmi eux, la « détection d'objets » peut localiser et classer différents types d'entités dans les images Selon l'introduction officielle, la détection d'objets est une tâche de vision par ordinateur et est étroitement liée à la « classification d'images », mais la classification. est relativement plus raffiné lorsque les images contiennent différents types d'objets, les responsables recommandent d'utiliser des fonctions associées.

La reconnaissance des entités nommées et le traitement des questions et réponses sont basés sur la nouvelle API TorchSharp de Microsoft, qui est une bibliothèque .NET qui prétend combiner la dernière technologie de Microsoft Research avec l'architecture de réseau neuronal Transformer dans TorchSharp, et via TorchSharp existante. Texte RoBERTa La fonction de classification sert de base pour réaliser les fonctions ci-dessus.

De plus, peu de temps après que Microsoft ait publié ML.NET 2.0, il a annoncé qu'il prendrait en charge la technologie de formation accélérée oneDAL d'Intel. Cette fonctionnalité est désormais disponible dans ML.NET 3.0, qui peut accélérer considérablement l'analyse des données. .et processus d'apprentissage automatique.

Microsoft a également mis à jour la fonction ML.NET 3.0 d'apprentissage automatique (AutoML), qui apporte la similarité des phrases, le traitement des questions et réponses, la détection d'objets et d'autres fonctions, qui peuvent aider les développeurs à choisir les modèles et paramètres les plus appropriés, ce qui rend développement Il permet aux utilisateurs de concevoir plus facilement des modèles d'apprentissage automatique.

Ce site a également constaté que ML.NET dispose désormais de capacités de surveillance continue des ressources. Vous pouvez surveiller l'utilisation de la RAM et de l'espace disque dur via AutoML.IMonitor , ce qui permet aux développeurs de contrôler les expériences à long terme et d'éviter l'exécution de processus en raison de La RAM ou la ROM insuffisante entraînent des plantages et permettent également aux développeurs de visualiser visuellement divers paramètres du processus.

ML.NET 3.0 intègre également Tensor Primitives, un nouvel ensemble d'API dédiées aux opérations tensorielles, qui peuvent promouvoir davantage l'application de .NET dans les opérations mathématiques de l'intelligence artificielle. Cette API utilise non seulement le jeu d'instructions interne du matériel pour accélérer l'efficacité informatique, mais combine également les principes et les concepts de Generic Math, prétendant être « un outil puissant permettant aux développeurs de traiter des mathématiques complexes et des données fastidieuses ».

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